WikiDer > Атрибутно-ценностная система

An система значений атрибутов является основным представление знаний структура, состоящая из таблицы со столбцами, обозначающими «атрибуты» (также известные как «свойства», «предикаты», «функции», «размеры», «характеристики», «поля"," заголовки "или" независимые переменные "в зависимости от контекста) и"ряды«обозначение» объектов (также известных как «сущности», «экземпляры», «образцы», «элементы», «записи"или" зависимые переменные "). Таким образом, каждая ячейка таблицы обозначает значение (также известное как" состояние ") определенного атрибута конкретного объекта.

Пример системы атрибут-значение

Ниже приведен образец системы значений атрибутов. Он представляет 10 объектов (строк) и пять функций (столбцов). В этом примере таблица содержит только целые значения. Как правило, система значений атрибутов может содержать любые данные, числовые или другие. Система значений атрибутов отличается от простого представления «список характеристик» тем, что каждая функция в системе значений атрибутов может иметь диапазон значений (например, функция ${displaystyle P_ {1}}$ ниже, домен которого равен {0,1,2}), а не просто подарок или отсутствует (Барсалу и Хейл 1993).

Пример системы атрибутов и значений

Объект	${displaystyle P_ {1}}$	${displaystyle P_ {2}}$	${displaystyle P_ {3}}$	${displaystyle P_ {4}}$	${displaystyle P_ {5}}$
${displaystyle O_ {1}}$	1	2	0	1	1
${displaystyle O_ {2}}$	1	2	0	1	1
${displaystyle O_ {3}}$	2	0	0	1	0
${displaystyle O_ {4}}$	0	0	1	2	1
${displaystyle O_ {5}}$	2	1	0	2	1
${displaystyle O_ {6}}$	0	0	1	2	2
${displaystyle O_ {7}}$	2	0	0	1	0
${displaystyle O_ {8}}$	0	1	2	2	1
${displaystyle O_ {9}}$	2	1	0	2	2
${displaystyle O_ {10}}$	2	0	0	1	0

Другие термины, используемые для «системы атрибута-значения»

Системы атрибутов и значений широко распространены во многих литературных источниках и обсуждаются под разными названиями:

• Плоские данные
• Таблица
• Атрибутно-ценностная система (Зярко и Шан 1996)
• Информационная система (Павляк 1981)
• Система классификации (Зярко 1998)
• Система представления знаний (Вонг и Зиарко, 1986)
• информационное табло (Яо и Яо 2002)
• Таблица предикатов объекта (Ватанабэ 1985)
• Таблица Аристотеля (Ватанабэ 1985)
• Простые рамки (Барсалу и Хейл 1993)
• Первая нормальная форма база данных

Смотрите также

• Байесовские сети
• Модель сущность – атрибут – значение
• Совместное распространение
• Представление знаний
• Оптимальная классификация (в Викиучебниках)
• Грубый набор
• Triplestore

использованная литература

• Барсалу, Лоуренс В .; Хейл, Кристофер Р. (1993). «Компоненты концептуального представления: от списков характеристик до рекурсивных кадров». В Ивен Ван Мехелен; Джеймс Хэмптон; Рышард С. Михальски; Питер Теунс (ред.). Категории и концепции: теоретические представления и индуктивный анализ данных. Лондон: Academic Press. С. 97–144.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
• Павляк, Здислав (1991). Грубые множества: теоретические аспекты рассуждений о данных. Дордрехт: Клувер.
• Зярко, Войцех; Шан, Нин (1996). «Метод вычисления всех максимально общих правил в системах атрибутов и значений». Вычислительный интеллект. 12 (2): 223–234. Дои:10.1111 / j.1467-8640.1996.tb00260.x.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
• Павляк, Здислав; Шан, Нин (1981). «Информационные системы: теоретические основы». Информационные системы. 6 (3): 205–218. Дои:10.1016/0306-4379(81)90023-5.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
• Вонг, С. К. М .; Зярко, Войцех; Е, Р. Ли (1986). «Сравнение приблизительных и статистических методов в индуктивном обучении». Международный журнал человеко-машинных исследований. 24: 53–72. Дои:10.1016 / S0020-7373 (86) 80033-5.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
• J. T., Yao; Яо, Ю. Ю. (2002). «Индукция правил классификации с помощью гранулярных вычислений». Труды Третьей Международной конференции по грубым наборам и текущим тенденциям в вычислительной технике (TSCTC'02). Лондон, Великобритания: Springer-Verlag. С. 331–338.
• Ватанабэ, Сатози (1985). Распознавание образов: человеческое и механическое. Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья.
• Зярко, Войцех (1998). «Грубые наборы как методология интеллектуального анализа данных». В Полковски, Лех; Сковрон, Анджей (ред.). Грубые наборы в открытии знаний 1: методология и приложения. Гейдельберг: Physica-Verlag. С. 554–576.